論文の概要: CyberSentinel: Efficient Anomaly Detection in Programmable Switch using Knowledge Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16693v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 16:35:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:55:19.385942
- Title: CyberSentinel: Efficient Anomaly Detection in Programmable Switch using Knowledge Distillation
- Title（参考訳）: CyberSentinel:知識蒸留を用いたプログラマブルスイッチにおける効率的な異常検出
- Authors: Sankalp Mittal,
- Abstract要約: CyberSentinelは、プログラム可能なスイッチデータプレーンに完全にデプロイされた、高スループットで正確な異常検出システムである。
目に見えないネットワーク攻撃を検出するために、CyberSentinelは、深い教師なしMLモデルの"学習"知識を取り入れた、新しい知識蒸留スキームを使用している。
我々は、Intel Tofinoスイッチでテストベッド上にCyberSentinelのプロトタイプを実装し、様々な実世界のユースケースで評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The increasing volume of traffic (especially from IoT devices) is posing a challenge to the current anomaly detection systems. Existing systems are forced to take the support of the control plane for a more thorough and accurate detection of malicious traffic (anomalies). This introduces latency in making decisions regarding fast incoming traffic and therefore, existing systems are unable to scale to such growing rates of traffic. In this paper, we propose CyberSentinel, a high throughput and accurate anomaly detection system deployed entirely in the programmable switch data plane; making it the first work to accurately detect anomalies at line speed. To detect unseen network attacks, CyberSentinel uses a novel knowledge distillation scheme that incorporates "learned" knowledge of deep unsupervised ML models (\textit{e.g.}, autoencoders) to develop an iForest model that is then installed in the data plane in the form of whitelist rules. We implement a prototype of CyberSentinel on a testbed with an Intel Tofino switch and evaluate it on various real-world use cases. CyberSentinel yields similar detection performance compared to the state-of-the-art control plane solutions but with an increase in packet-processing throughput by $66.47\%$ on a $40$ Gbps link, and a reduction in average per-packet latency by $50\%$.
- Abstract（参考訳）: トラフィックの増加(特にIoTデバイスからの)は、現在の異常検出システムに挑戦している。
既存のシステムは、悪意のあるトラフィック(異常)をより徹底的かつ正確に検出するために、コントロールプレーンのサポートを強制される。
これにより、高速なトラフィックに関する決定を下すのに遅延が発生するため、既存のシステムはこのようなトラフィックの増加率にスケールできない。
本稿では,高速かつ高精度な異常検出システムであるCyberSentinelを提案する。
目に見えないネットワーク攻撃を検出するために、CyberSentinelは、深い教師なしMLモデルの"学習"知識(\textit{e g }、オートエンコーダ)を取り入れた新しい知識蒸留スキームを使用して、ホワイトリストルールの形でデータプレーンにインストールされるiForestモデルを開発する。
我々は、Intel Tofinoスイッチでテストベッド上にCyberSentinelのプロトタイプを実装し、様々な実世界のユースケースで評価する。
CyberSentinelは、最先端のコントロールプレーンソリューションと同じような検出性能を得るが、パケット処理のスループットは、40ドルGbpsのリンクで6.47ドル、パケット毎の遅延平均は50ドル%向上する。
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